《郑州大学学报(工学版)》
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关键词中包括
支持向量机
的文章
1
基于自动编码器和SVM的轴承故障诊断方法
雷文平, 吴小龙,陈超宇,林辉翼 2018年05期 [68-72][
摘要
](
4847
)
[
pdf
2127KB]
(
2750
)
DOI:
10.13705/j.issn.1671-6833.2018.05.013
2
基于光流共生矩阵的人群行为异常检测
曾庆山,宋庆祥,范明莉 2018年03期 [29-33][
摘要
](
4354
)
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pdf
1613KB]
(
3127
)
DOI:
10.13705/j.issn.1671-6833.2017.06.032
3
基于人工鱼群优化SVM的声磁标签信号检测研究
耿亚南,邓计才 2017年04期 [35-38,83][
摘要
](
5801
)
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pdf
849KB]
(
3424
)
DOI:
10.13705/j.issn.1671-6833.2017.04.001
4
结合投影与近邻操作的支持向量快速筛选方法
李蒙蒙,尚志刚,李志辉 2017年03期 [49-53][
摘要
](
4159
)
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pdf
847KB]
(
2334
)
DOI:
10.13705/j.issn.1671-6833.2016.06.003
5
基于改进SVM的煤矿水灾害救援组织系统可靠性预测
张炎亮,刘阳,王金凤 2015年03期 [115-119][
摘要
](
3780
)
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pdf
1204KB]
(
2130
)
DOI:
10.3969/j.issn.1671-6833.2015.03.025
6
基于支持向量机与Hamming距离的虹膜识别方法
张震,张英杰 2015年03期 [25-29][
摘要
](
4003
)
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pdf
1046KB]
(
2392
)
DOI:
10.3969/j.issn.1671-6833.2015.03.006
7
基于决策函数及PSO优化的SVM预测控制应用研究
王杰,陈锴鹏. 2013年02期 [53-56][
摘要
](
1482
)
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pdf
695KB]
(
1010
)
DOI:
10.3969/j.issn.1671-6833.2013.02.014
8
基于改进粒子群优化算法的短期风电功率预测
徐敏,袁建洲,刘四新,等. 2012年06期 [32-35][
摘要
](
1469
)
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pdf
233KB]
(
1027
)
DOI:
10.3969/j.issn.1671-6833.2012.06.008
9
SVM算法的区间自适应PSO优化及其应用
王杰,姜念,张毅. 2011年01期 [75-79][
摘要
](
1333
)
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pdf
291KB]
(
844
)
DOI:
10.3969/j.issn.1671-6833.2011.01.019